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Enregistrement W4244032927 · doi:10.1093/aje/kwu464

The Authors Reply

2015· letter· en· W4244032927 sur OpenAlexaff
M. S. Kramer, X. Zhang, Robert W. Platt

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Wilcox et al. (1) for their comments. In their letter, Wilcox et al. requested an “explicit demonstration” of our explanation for the crossover paradox (2). Again, we do not deny that uncontrolled common causes of preterm birth and neonatal death can create bias in estimates of the association between causes of preterm birth and neonatal death. Basso and Wilcox (3) demonstrated that confounding due to the simultaneous occurrence of 2 rare factors, both of which increase neonatal mortality (one of which also causes a large increase in birth weight, while the other causes a large decrease in birth weight), can bias associations between exposures that cause preterm birth and neonatal death among preterm infants. The possibility that this hypothetical, complicated scenario can lead to an apparently protective effect of the study exposure on neonatal death does not lend it much credibility, in our view. Instead, we claim that the higher stillbirth and livebirth rates at earlier gestational ages lead to a survivorship bias. Exposed fetuses that survive to later gestational ages are a selected subset of all exposed fetuses who have not succumbed earlier in gestation. Conditioning on survival to a later gestational age ignores earlier deaths. It also removes from the denominator of the risk expression those fetuses that remain unborn at the later gestational age, who will thereby continue their selective advantage into later gestation. As we have recently pointed out (4), the same phenomenon has been observed with other known causes of preterm birth, including maternal smoking, black (vs. white) race in the United States, twin (vs. singleton) status, primiparity, and maternal short stature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,1540,099
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,011

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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